自1989年AIDS特洛伊木马以来，勒索软件经历了显著演变，从简单加密发展到复杂的双重勒索策略。网络犯罪组织逐渐取代机会主义者，利用加密货币和RaaS模式，攻击目标更加精准，影响范围扩大，迫使企业重新审视数据保护策略。未来，AI驱动的自动化和新漏洞将加剧这一威胁。

本文解决了在自监督学习中隐藏特洛伊攻击输入的问题，提出了一种新的无数据检测方法TrojanDec。该方法能够有效识别并恢复嵌入触发器的测试输入，并在先进的特洛伊攻击下表现优于现有防御机制。

本研究针对流生成模型的脆弱性，探讨了其在特洛伊攻击下的表现，以及现有防御方法的有效性。通过将特洛伊攻击视为图像传输任务，我们发现流模型在训练和取样设置中具有独特的优势，使其成为攻击的天然目标。实验结果表明，我们提出的方法能够有效攻击流模型，同时高效利用现有的数据集。

该论文探讨了深度学习模型中的后门攻击及其检测方法，包括基于触发器反向工程的检测、特洛伊检测器和防御框架T-Miner。研究表明，检测恶意后门的准确率可达92%以上，T-Miner在防御特洛伊攻击方面表现优异。此外，竞赛TDC2023揭示了大语言模型对后门攻击的脆弱性，强调了进一步研究鲁棒性和可解释性的必要性。

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